いまさら聞けないチャットbotと仮想アシスタントの違い

仮想アシスタントとチャットbotの違いについて、Forresterのトーマス・ハッソン氏に解説してもらった。同氏によると、一方は「動的FAQ」に、他方はサードパーティーの情報を集めるプログラムに近いという。

公開 2018年05月28日 05時02分

更新 2018年05月29日 12時15分

著者

Brian Holak

[TechTarget]

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職場用の音声アシスタント「Alexa for Business」も注目されている（出典：Amazon Web Services）《クリックで拡大》

　チャットbotと仮想アシスタントという用語には、常にある程度の曖昧さが付きまとう。本稿では、Forresterの調査担当副社長兼アナリストで会話型インタフェースについても研究しているトーマス・ハッソン氏に、この用語の違いに関する持論を聞いた。

　ハッソン氏の説明によると、チャットbotは「動的FAQ」に近く、仮想アシスタントは多数のチャットbotやパーソナルアシスタントエクスペリエンスを集約する存在に近い。ここでは、どちらの会話型インタフェースの方がコンシューマー市場において有利で、どちらの方が企業に適しているかを説明してもらった。

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チャットbotと仮想アシスタントの違いは？

　チャットbotは会話のシミュレーションを通じてユーザーがタスクをこなす手助けをする。個々のチャットbotの能力に応じて、ユーザーの意図を把握し、音声やテキスト、写真、Webコンテンツ、絵文字で答える。ユーザーは音声やテキスト、または画面のオプションからの選択を通じて反応する。

　これは会話型インタフェースと見なされる。ほとんどのチャットbotは会話にテキストを使用し、メッセージングアプリ上で普及しているが、コンシューマーや企業がチャットbotの会話で音声を使うことを妨げるものは何もない。

　仮想アシスタントは、インテリジェントアシスタントとも呼ばれ、サードパーティーのエージェントやサービスをコンシューマーのために取りまとめる。botはエージェントの1形態だ。仮想アシスタントはコンテキスト（例えばユーザーが入力した内容、ローカライズ機能、多様なデータベースから引き出した情報）に依存して、ユーザーのリクエストに対する反応の質を継続的に調整する。こうしたエージェントがやっていることは本質的には推測だが、時間の経過に従って、慣れれば慣れるほど向上する。インテリジェントアシスタントの事例としては、Amazonの「Alexa」やGoogleの「Google Assistant」、Appleの「Siri」が挙げられる。

スマートスピーカー

　昨今はAmazonの「Amazon Echo」やGoogleの「Google Home」のようなスマートホームスピーカーが大いに注目されている。2018年もAppleの「HomePod」などの製品が発売され、この騒ぎは続くだろう。これは確かに急成長中の分野だが、本当に注目すべきは新しい種類のデバイスではなく、それを動かしているアシスタントの方だ。アシスタントは機械学習やAI関連の技術をうまく活用できるほどスマートさを増す。こうしたアシスタントは日々、ユーザーのコンテキストを認識して、ニーズを予測できるようになることを目指す。

エンタープライズ市場対コンシューマー市場

　現在のチャットbotは、特に米国では顧客サービスに利用されることが多く、コンシューマーや従業員がタスクをこなすスピードを確実に向上させる。チャットbotはユーザーが複雑なFAQリストやポータルの中から必要な情報を探す手助けができるが、もっと広範なマーケティングの目的で利用して、顧客ライフサイクルの各段階を手助けすることもできる。

　Facebookの「Messenger」や、「WhatsApp」「WeChat」「LINE」といったメッセージングアプリの普及に伴い、人が機械学習会話型インタフェースを相手にする初のエクスペリエンスが形成されるだろう。ただし今のところ、ほとんどのチャットbotエクスペリエンスは約束通りの機能は実現できず、イライラさせられることもある。

　仮想アシスタント、特にGoogle AssistantとSiriは、現在もこれからも多くのスマートフォンに組み込まれ、スマートホームスピーカーなどのつながるデバイスを越えた規模で使われるという点で、有利な状況にある。これは、新しいコンテキストに基づくエクスペリエンスを提供でき、ユーザーの時間を節約できるという点に価値がある。

チャットbotと仮想アシスタントの活用

　チャットbotはAIを全面的に活用する前に、特定の用途でスタートしなければならない。トレーニングに時間をかければ価値を引き出すことができる。やはり機械学習とAIをベースとする仮想アシスタントにも同じことがいえる。ただ、そうしたインテリジェントアシスタントの方が、開発を進めているデジタル大手各社（Apple、Google、Amazonなど）が多くのチャットbotとアシスタントのエクスペリエンス統合を狙っていることから、目標はずっと野心的だ。

　理論的には、チャットbotも仮想アシスタントも会話型インタフェースと見なすことができる。だが、それは今の現実ではない。ほとんどのチャットbotは、真の会話というよりも、動的なFAQに近い。それはそれで悪くない。企業には例えばコンシューマーの時間を節約して探し物を見つける手助けをするといった、単純な用途もあり、チャットbotにはそれができる。

　機械学習やAI関連技術の進歩のおかげで、特に自然言語世代（NLG）チャットbotはやがて、人間にとって理解しやすく相手をしやすい適切なコンテンツを生成するようになる。現在の重点は、ユーザーの意図（自然言語処理や自然言語理解を通じてコンシューマーがbotに何を尋ねているのか）を理解することに置かれていて、意味のあるコンテンツとNLGを通じた真の会話を形成することへの重点は低い。

　私はチャットbotと仮想アシスタントを相対する存在と考えるのが、必ずしも良いこととは思わない。そうしたインタフェースを最大限に活用するため、ブランド（企業）は真の双方向会話を実現することによってチャットbotの人格を発揮させる態勢を整える必要がある。

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